GEM

🚀 GEM：藉助時間序列和圖像，賦能多模態大語言模型實現可靠的心電圖理解

GEM是一個多模態大語言模型，它將心電圖時間序列、12導聯心電圖圖像和文本相結合，以實現可靠且符合臨床醫生需求的心電圖解讀。該模型能夠進行基於特徵的分析、基於證據的推理，以及類似臨床醫生的診斷過程。

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🤖 ECG-Grounding

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本項目採用Apache-2.0許可證。

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引用

如果您發現GEM對您的研究和應用有幫助，請引用我們的論文：

@misc{lan2025gemempoweringmllmgrounded,
      title={GEM: Empowering MLLM for Grounded ECG Understanding with Time Series and Images}, 
      author={Xiang Lan and Feng Wu and Kai He and Qinghao Zhao and Shenda Hong and Mengling Feng},
      year={2025},
      eprint={2503.06073},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2503.06073}, 
}